Se estima que el mercado de la inteligencia artificial alcanzará $407 mil millones para 2027Para 2030, se prevé alcanzar $1,4 billones, aumentando a una tasa compuesta anual de 38,1%.
No es una gran sorpresa. Fabricación, ciberseguridad, investigación clínicaEl comercio minorista, la educación, el marketing, el transporte y muchas otras industrias se están beneficiando del uso de IA en las prácticas de datos y el procesamiento de datos.
Sin embargo, esto hace Privacidad de la IA una preocupación.
¿Cómo afecta el aprendizaje automático a la IA y a la privacidad del consumidor?
IA y privacidad de datos Están intrínsecamente conectados gracias al aprendizaje automático (ML). Como sabes, el ML se utiliza para enseñar modelos mediante aprendizaje supervisado o no supervisado.
Le proporcionas al modelo grandes cantidades de datos, que utiliza para aprender. Cuantos más datos le proporcionas, más desarrolla su propia lógica basada en lo aprendido. Luego, puedes usar ese aprendizaje en forma de... IA generativa o automatización.
Esta enorme cantidad de datos, o big data, es fundamental en este proceso. Tiene un impacto considerable en el aprendizaje automático (ML) en forma de las tres V: volumen, variedad y velocidad.
Volumen
Un mayor volumen de datos mejora la capacidad analítica del modelo. Cuanta más información tenga acceso, más robustos y completos serán sus análisis. Esto también significa que el modelo tendrá una comprensión más detallada y específica de la información analizada.
Variedad
Junto con el volumen, la variedad ayuda a los modelos a descubrir patrones que podrían no ser evidentes en una investigación superficial. Esta diversidad permite un análisis más complejo y matizado, ya que añade diferentes dimensiones y perspectivas a los datos examinados.
Velocidad
La velocidad se refiere a la velocidad con la que se genera, procesa y analiza la información. Una alta velocidad significa que los datos pueden analizarse rápidamente, casi en tiempo real o en tiempo real. Este análisis rápido puede ser crucial en aplicaciones donde se deben tomar decisiones urgentes.
Problemas de privacidad de la IA
Como puede ver, la recopilación de datos es una parte integral de la IA y el aprendizaje automático. Sin embargo, esto nos lleva a... La inteligencia artificial y las preocupaciones sobre la privacidadLa recopilación de datos conlleva ciertos riesgos.
Aquí están:
Recopilación de datos y consentimiento
Hemos visto que las plataformas de automatización inteligente necesitan grandes cantidades de datos para aprender y tomar decisiones. La recopilación de estos datos a veces puede ocurrir sin... consentimiento expreso de las personas cuyos datos están siendo utilizados, lo que constituye una violación de la privacidad.
Garantizar que los datos se recopilen de forma ética y legal, con el consentimiento claro de las personas, es un desafío importante.
Protección de la privacidad y seguridad de los datos
Una vez que se recopilan los datos, mantenerlos seguros accesos no autorizados y violaciones Es una preocupación importante. Los sistemas de IA, como cualquier sistema digital, son vulnerables a las amenazas de ciberseguridad.
Violaciones de datos puede exponer información personal sensible, lo que conlleva violaciones de la privacidad y posibles daños a las personas. Diseñar la seguridad de los datos para mantener la información segura es de suma importancia.
Sesgo y discriminación
La IA puede aprender y perpetuarse sin darse cuenta sesgos Presentes en los datos de entrenamiento. Estos sesgos pueden generar resultados discriminatorios, afectando la privacidad y la equidad. Por ejemplo, un sistema de IA podría inferir sobre los solicitantes de empleo basándose en datos sesgados. Esto podría dar lugar a un trato o a decisiones injustas.
Vigilancia y Monitoreo
El uso de IA en sistemas de vigilancia, como tecnología de reconocimiento facial — plantea importantes preocupaciones sobre la privacidad. Estos sistemas pueden monitorear a personas sin su consentimiento en espacios públicos o a través de su uso de redes sociales.
Como resultado, la persona monitoreada pierde su anonimato y privacidad. Se le sigue a donde quiera que vaya, ya sea en el mundo real o en el ciberespacio. Esto puede representar un posible uso indebido de sus datos personales.
Falta de transparencia y control
Los sistemas de IA pueden ser complejos y opacos, lo que dificulta que las personas comprendan cómo se utilizan sus datos y con qué propósito. La falta de transparencia y control sobre los datos personales constituye un grave problema de privacidad.
Sin saber qué información se recopila y por qué, una persona no puede dar su consentimiento informado. Es posible que no sepa si desea o no compartir sus datos, lo que significa que los datos que comparte violan su privacidad.
Minimización de datos
La eficiencia de la IA a menudo depende del procesamiento de grandes conjuntos de datos, lo que puede entrar en conflicto con la minimización de datos Principio. Este principio aboga por utilizar la menor cantidad de datos necesaria para un propósito determinado para proteger la privacidad individual.
Debe equilibrar las necesidades de datos de la IA con la necesidad de minimizar la recopilación y retención de datos, lo que puede ser un desafío.
Inferencia y predicción
Los sistemas de IA pueden inferir información sensible sobre individuos que no se proporcionó explícitamente. Por ejemplo, una IA podría usar datos aparentemente no relacionados para predecir atributos personales, como el estado de salud, la afiliación política o la orientación sexual.
Esto plantea riesgos y preocupaciones sobre la privacidad incluso cuando la recopilación original de datos se consideró no sensible.
Principios de la IA responsable: políticas de IA, privacidad y normativas de protección de datos
Como puede ver, el big data conlleva una gran responsabilidad. Necesitamos leyes y estándares sólidos de protección de datos y privacidad para garantizar que las prácticas de manejo de información personal estén sujetas a regulaciones estrictas.
La función de estas regulaciones no es solo proteger la privacidad, sino también fomentar un entorno de confianza. Deben garantizar que los beneficios de la IA se aprovechen de forma ética y responsable. Deben garantizar la transparencia, la rendición de cuentas y el derecho de las personas a sus datos.
En Europa, la Reglamento general de protección de datos (RGPD) protege los datos personales de los riesgos de la IA tecnologías. En los EE. UU., la Comisión Federal de Comercio (FTC) Exige a las empresas la responsabilidad de recopilar, usar y proteger los datos de sus clientes. Ha penalizado a las empresas que tergiversan cómo o por qué recopilan datos de sus clientes.
También está el Orden ejecutiva sobre inteligencia artificial para el desarrollo y uso seguro, protegido y confiable de la IA en los EE. UU.
Estrategias para mitigar los problemas de IA y privacidad de datos
Como hemos visto, existen regulaciones para proteger la información de las personas. Estas regulaciones se actualizan a medida que la tecnología avanza.
El hecho es que necesitamos datos para crear mejores modelos de IA. Sin embargo, también debemos limitarlos a lo esencial.
Para mantener la privacidad, necesitamos proteger los datos y asegurarnos de que no puedan vincularse con el individuo del que provienen.
También tenemos que asegurarnos de:
- Limitación de la recogida: Sólo recolectamos lo necesario y nada más.
- Especificación del propósito: Claridad sobre para qué se utilizará la información.
- Limitación de uso: Utilizar la información únicamente para el fin previsto.
Aquí te explicamos cómo puedes hacerlo:
Anonimización y seudonimización de datos
El anonimato es fundamental en la recopilación de datos. La consideración más importante para la información personal es si es identificable o no. Antes de utilizar datos personales para entrenar modelos de IA, anonimícelos o seudonimícelos para eliminar o reemplazar los identificadores que los vinculan con una persona. Esto puede ayudar a proteger la privacidad y reducir los riesgos si los datos se ven comprometidos.
Cifrado
Al recopilar, procesar y analizar datos, también es necesario almacenarlos y transferirlos. En cualquiera de estas etapas, pueden ser vulnerados y robados. Ocultar la información tras una capa de cifrado dificulta su robo y uso.
Utilice métodos de cifrado robustos para los datos en reposo y en tránsito. El cifrado de los datos garantiza que, incluso si son interceptados o se accede a ellos sin autorización, permanezcan ilegibles y protegidos contra usos indebidos.
Control de acceso y autenticación
Uno de los peligros de la recopilación de datos para la IA es que podría ser... Accedido por personas que no lo necesitanPara evitarlo, debes implementar controles de acceso estrictos y mecanismos de autenticación, para que sólo el personal autorizado pueda acceder a datos sensibles.
Esto incluye el uso de autenticación multifactor, controles de acceso basados en roles, y registrar y supervisar el acceso a datos confidenciales.
Minimización de datos
El exceso de información no es un activo. Ocupa espacio de almacenamiento y debe protegerse. En resumen, es un lastre.
Recopile solo los datos absolutamente necesarios para una aplicación de IA específica. Siga el principio de minimización de datos para reducir el volumen de información confidencial en riesgo y se alinee con los principios de privacidad desde el diseño.
Auditorías de seguridad periódicas y controles de cumplimiento
A medida que la tecnología evoluciona, también lo hacen las ciberamenazas. Para proteger los datos que almacena, necesita estar a la vanguardia.
Realice auditorías de seguridad periódicas utilizando inteligencia de amenazas de IA Para identificar vulnerabilidades en sistemas de IA e infraestructuras de almacenamiento de datos. Garantizar el cumplimiento de las normativas de protección de datos pertinentes, como GDPR, CCPA, o cualquier estándar específico de la industria.
Privacidad diferencial
No puedes evitar recopilar información de personas, pero puedes proteger su identidadLa anonimización es una forma de lograrlo. La otra es aplicar técnicas de privacidad diferencial al entrenar modelos de IA, lo que implica añadir cierta cantidad de ruido aleatorio a los conjuntos de datos. Esto ayuda a enmascarar puntos de datos individuales y, al mismo tiempo, permite que la IA aprenda los patrones generales.
Políticas sólidas de gobernanza de datos
Sí, existen leyes y regulaciones sobre gobernanza de datos. Sin embargo, su organización debe contar con sus propias políticas para proteger la información de sus clientes.
Desarrollar y aplicar políticas integrales de gobernanza de datos que abarquen la recopilación, el almacenamiento, el uso y la eliminación de datos. Estas políticas deben incluir directrices para el uso ético de los datos, evaluaciones del impacto en la privacidad y procedimientos para responder a las filtraciones de datos.
Aprendizaje federado
En las formas tradicionales de aprendizaje automático, la información se recopilaba y almacenaba en una única base de datos. Esto, por supuesto, facilitaba su robo.
El aprendizaje federado es un nuevo enfoque para el desarrollo de modelos de IA. Entrena sistemas mediante dispositivos o servidores descentralizados sin compartir datos locales. Este enfoque permite que los sistemas de IA aprendan de los datos sin necesidad de centralizar información confidencial, lo que reduce los riesgos de privacidad y seguridad.
Los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) pueden generar grandes cantidades de datos de clientes. En lugar de recopilarlos, puede usar el aprendizaje federado para su modelo de IA. Ya no corre el riesgo de una vulneración de la base de datos, pero su modelo aún tiene acceso a esa valiosa información del cliente para el aprendizaje.
Transparencia y rendición de cuentas
Una comunicación clara es esencial para generar confianza con los usuarios y las partes interesadas. Por eso es fundamental mantener la transparencia en las operaciones de IA y el uso de datos. Informe a las partes interesadas sobre el uso de los datos, la finalidad de la recopilación y las medidas de protección de datos.
Una forma de lograrlo es implementar medidas claras de rendición de cuentas que garanticen un manejo responsable de los datos. Esto demuestra que asume la responsabilidad de los datos que recopila y de cómo se utilizan. También necesitaría implementar mecanismos para identificar, informar y corregir sesgos o errores en las decisiones de la IA.
Prácticas seguras de desarrollo de software
Según los principios de privacidad desde el diseño, la privacidad y la seguridad deben integrarse desde cero en el desarrollo de IA. Adopte prácticas seguras de desarrollo de software, incluyendo actualizaciones y parches periódicos para los sistemas de IA y sus componentes.
Asegúrese de que la seguridad esté integrada en el ciclo de vida del desarrollo de software, desde el diseño inicial hasta la implementación y el mantenimiento.
Protegiendo la privacidad de los niños
Si recopila y utiliza datos de niños menores de trece años, debe cumplir con las Ley de Protección de la Privacidad Infantil en Línea (COPPA)La FTC actualiza periódicamente sus normas. Actualmente, se están actualizando para supervisar la IA en productos y servicios utilizados por niños. Es importante considerar cómo su modelo de IA recopilará los datos de los niños y cómo interactuará con ellos.
El futuro de la IA y la privacidad
La privacidad de la IA cambiará y madurará a medida que la tecnología evolucione. Los nuevos desafíos requerirán un ajuste continuo de los marcos regulatorios.
Sin embargo, también tenemos nuevos métodos para gestionar la paradoja de la privacidad en el desarrollo de la IA.
Echemos un vistazo a ellos.
Oportunidades emergentes en tecnologías de IA
Cifrado cuántico
Esta tecnología emergente promete revolucionar la seguridad de los datosEl cifrado cuántico, o distribución de clave cuántica (QKD), utiliza los principios de la mecánica cuántica para proteger los canales de comunicación.
QKD permite que dos partes compartan una clave secreta al compartir información. Nadie sin la clave puede leer el mensaje cifrado.
Pero eso no es todo. Según la mecánica cuántica, medir un sistema lo perturba, lo que hace prácticamente imposible que intrusos intercepten o descifren datos sin ser detectados con QKD.
Privacidad diferencial avanzada
En Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) Proporciona orientación crucial sobre la implementación de la privacidad diferencial. La privacidad diferencial es una técnica que añade aleatoriedad a las consultas de datos, garantizando la privacidad individual y permitiendo un análisis útil.
La privacidad diferencial avanzada se refiere a la evolución y el perfeccionamiento de las técnicas de privacidad diferencial. Estas técnicas están diseñadas para proteger la privacidad de las personas cuando sus datos se incluyen en análisis estadísticos.
La privacidad diferencial mide el nivel de privacidad que proporciona un algoritmo. Utiliza una garantía matemática para proteger la privacidad de los datos individuales al realizar una consulta a una base de datos. Como resultado, es casi imposible identificar la fuente de la información, incluso considerando otra información asociada.
Las innovaciones en privacidad diferencial la hacen más efectiva y práctica para aplicaciones del mundo real. Se están desarrollando nuevos algoritmos y técnicas para ofrecer mayores garantías de privacidad. Al mismo tiempo, se mantiene la utilidad de los datos para el análisis.
Aprendizaje automático que preserva la privacidad
El cifrado homomórfico es una técnica que permite el cálculo de información cifrada sin necesidad de descifrarla previamente. Ayuda a proteger la información de los hackers que puedan intentar acceder a ella durante el procesamiento.
Técnicas como el aprendizaje federado y el cifrado homomórfico permiten que los modelos de IA aprendan de los datos sin comprometerlos. Esto significa que la información confidencial puede permanecer en el dispositivo del usuario o cifrada, lo que reduce significativamente el riesgo de vulneraciones de la privacidad.
Arquitecturas de datos descentralizadas
En los sistemas convencionales de gestión de datos, estos se almacenan y procesan en servidores centrales. Si bien es eficiente, esta centralización genera vulnerabilidades, incluyendo un punto único de fallo. Si estos sistemas centrales se ven comprometidos, los datos que contienen corren el riesgo de ser expuestos, robados o manipulados.
A diferencia de los sistemas centralizados, las arquitecturas descentralizadas distribuyen datos a través de una red de computadoras o nodos. Cada nodo contiene una copia o una parte de los datos. Todas las transacciones o tareas de procesamiento de datos se realizan a través de esta red, en lugar de en un único servidor.
Blockchain, una forma conocida de tecnología descentralizada, crea un registro de transacciones seguro y transparente. Cada bloque de la cadena contiene un número de transacciones. Una vez completado, un bloque se añade a la cadena en orden lineal y cronológico. Esta estructura garantiza que cada transacción se registre de forma segura e inmutable en múltiples nodos.
Blockchain reduce el riesgo al distribuir datos a través de una red, evitando puntos de fallo centrales. Incluso si uno o varios nodos se ven comprometidos, la integridad y disponibilidad de los datos se preservan gracias a los demás nodos. Además, el uso de técnicas criptográficas garantiza la seguridad y la protección de las transacciones de datos.
IA y privacidad de datos con BigID
Con La plataforma líder en la industria de BigID, puede Gestione sus problemas de privacidad de IA con confianza y seguridad. Ofrecemos soluciones para proteger datos confidenciales y garantizar que los sistemas de IA se basen en la base de... privacidad y cumplimiento.
La plataforma te ayuda identificar automáticamente datos confidencialesTambién le permite implementar políticas de privacidad sólidas y alinearse perfectamente con las últimas Marcos de gobernanza de la IA.
Nuestro compromiso con la minimización de datos y el acceso seguro a ellos mejora su seguridad. Además, garantiza que sus iniciativas de IA cumplan con los más altos estándares de uso ético y responsable.
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